소매업이 인공 지능으로 FLV의 손실을 줄이는 방법

과일 및 채소 (FLV) 의 관리는 식품 소매에서 가장 까다로운 작업 중 하나 인 hortifruti (FRUIT) 로 소비자에게 알려진 범주입니다. 체계적인 수요 판독,매일 물류 조정 및 매장마다 다른 결정을 필요로합니다. FLV 의 역할은 손실의 경제적 규모에도 반영됩니다. 브라질 슈퍼마켓 협회 (ABRAS) 의 연구에 따르면 브라질 시장은 매년 과일,채소 및 채소의 손실에서 R$ 10 억 이상을 기록하고 있습니다 (마진이 부족한 부문에서 카테고리의 운영 비중을 보여주는 데이터.

이러한 맥락에서 인공 지능은 의사 결정을 지원하는 도구로 통합됩니다. 판매,날씨, 계절성,매장당 일정 및 성능 데이터를 통합함으로써 기술은 분석 능력을 높이고 일상적인 의사 결정에서 예측 가능성과 주장을 증가시킵니다.

실제로 AI 와 머신 러닝은 선반에 놓친 제품의 위험과 손실을 발생시키는 잔재의 위험 사이에서 보다 균형 잡힌 결정을 내릴 수 있게 해주며,각 매장 및 지역의 특수성을 존중합니다. 고급 데이터 분석 모델을 통합한 네트워크는 부패하기 쉬운 범주에서 관련 운영상의 이득을 관찰하여 효율성이 운영을 아는 사람들의 경험에 적용된 적격 정보의 결과임을 강화합니다.

이러한 운영상의 발전은 체인 전체에 긍정적인 효과를 창출합니다. 더 잘 보정된 프로세스는 매장의 루틴에 차질을 주지 않으면서 자원 사용을 개선하고 실용적인 방식으로 환경적 약속을 강화합니다. 이 시나리오에서 지속 가능성은 잘 구성된 관리의 직접적인 결과입니다.

브라질 소매는 이미 FLV 의 운영을 지배하고 있습니다. 다음 단계는 점점 더 역동적 인 환경을 동반 할 수있는 도구로 경영의 질을 확장하는 것입니다. 전략적 동맹으로 인공 지능을 채택함으로써 슈퍼마켓은 경쟁력,마진을 강화하고 효율적으로 성장할 수있는보다 견고한 기반을 창출합니다,예측 가능성 및 책임.

소매업체가 FLV 관리를 최적화할 수 있도록 지원하는 인공 지능 스타트업 Aravita의 공동 창립자이자 CEO인 Marco Perlman이 작성했습니다